dataframe指定位置插入行， 不改变原来结果

可以使用pandas的loc方法，在指定位置插入新的行来实现在不改变原有结果的前提下插入新数据。具体操作可以参考以下代码示例：

import pandas as pd
 
# 原始数据
data = {
    'name': ['Tom', 'John', 'Mike'],
    'age': [25, 30, 35]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
 
# 插入新行
new_data = {'name': 'Mary', 'age': 28}
new_row = pd.Series(new_data, name='3')
df = df.append(new_row)
df = df.sort_index().reset_index(drop=True)
print(df)
 
# 在指定位置插入新行
new_data = {'name': 'Lily', 'age': 27}
new_row = pd.Series(new_data, name='3')
df = pd.concat([df.iloc[:2], pd.DataFrame(new_row).T, df.iloc[2:]]).reset_index(drop=True)
print(df)

第一次操作是通过append方法在最后一行插入新数据，第二次操作是通过concat方法和iloc属性在指定位置插入新数据。最后两次操作均不会改变原有结果。

相关问题

python中dataframe如何插入一行放置首行

在Python的Pandas库中，DataFrame是一种二维表格数据结构，通常用于存储和处理大量数据。如果你想在DataFrame的开头添加一行数据，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，创建你需要插入的新行数据，它应该是一个字典，其中键对应DataFrame列名，值对应相应的值。

new_row = {'column1': value1, 'column2': value2, ...}

2. 使用`loc`或`insert`函数来插入这行数据。`loc`通常用于指定特定位置（包括行索引），而`insert`则直接插入新的一行。这里我们假设你想要按照行索引0插入：

df.loc[0] = new_row

如果你的数据量很大，不希望改变原 DataFrame 的索引，那么你可以选择 `pd.concat` 和 `I` （indexers中的第一个）来插入：

# 先创建一个新的 Series
new_series = pd.Series(new_row)
# 使用 concat 向左连接数据，并将新行放在最前面
df = pd.concat([new_series, df], ignore_index=True).reset_index(drop=True)

以上就是在 DataFrame 中插入一行数据并放在首位的基本方法。记得检查一下列名和数据类型是否匹配DataFrame现有列。

DataFrame插入一列

在Pandas库中，如果你想在DataFrame中插入一列，可以使用`.assign()`、`.insert()`或者直接赋值的方式。以下是三种常见的方法：

1. **使用.assign()方法**：这个方法允许你为DataFrame添加新的列，并返回一个新的DataFrame，原DataFrame不会改变。

df = df.assign(new_column_name=value)

这里，`value`是你想要插入的新值，`new_column_name`就是你要添加的新列的名称。

2. **使用.insert()方法**：这个方法会在指定的位置插入一列。位置可以用索引（从0开始计数）或列名来指定。

df.insert(loc=position, column='new_column_name', value=value)

`position`表示要在哪一行之前插入，如果位置大于现有列的数量，会追加到末尾。

3. **直接赋值**：如果你只是简单地想给DataFrame增加一个新列并赋初值，可以直接操作DataFrame的索引位置：

df['new_column_name'] = value

这里，`'new_column_name'`是新列的名称，`value`是要分配给该列的所有行的值。

注意：在插入新列时，确保提供的值与DataFrame的结构匹配，即列的数据类型应该一致，特别是对于数值型数据，需要保持一致。